5 ejemplos del Big Data en la vida real

5 Ejemplos de Big Data en la vida real

El Big Data está entre nosotros. A pesar de su apariencia de concepto técnico y ambiguo, forma parte de nuestra vida cotidiana. La gran mayoría, por supuesto, para favorecer a nuestro bienestar. ¿Eres de los que todavía no se ha dado cuenta? Ahí van algunos ejemplos Big Data para que reflexiones. 

Mejores ejemplos Big Data que vivimos a diario

1. Business Intelligence

En una palabra, información. Todos aquellos datos recogidos por el comportamiento de los usuarios. Desde una red social hasta una aplicación móvil o la navegación por internet. Así, gracias al Big Data, se pueden llevar a cabo estrategias más exitosas vinculadas a tus gustos, tu vida y tu bienestar.

2. Seguridad

Dicen que la información es poder. Y, en este caso, también seguridad. La tecnología ha permitido disponer de dispositivos de reconocimiento facial y dactilar; detectar terroristas mediante keywords en las búsquedas de internet; o la aplicación de equipos de rastreo y geolocalización. Aunque, como todo en la vida, hecha la ley, hecha la trampa. De ahí que surjan oportunidades de fraude, cibercrimen, estafas… En este sentido, cobra una gran importancia la figura del experto en ciberseguridad. Sin duda, la clave para frenar el fraude generado a través de la data. 

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3. Ejemplos Big Data predicción

La lucha contra la incertidumbre. El Big Data nos proporciona una información vital. Por un lado, recopila y analiza los datos históricos. Todo ello, en tiempo real. Por otro lado y más importante, es capaz de generar tendencias de cara al futuro. Sin duda, una de las claves para adelantarnos a acontecimientos y situaciones. 

4. Estilo de vida y salud

Los relojes inteligentes han venido para quedarse. Ritmo cardíaco, pulsaciones… Información de gran utilidad que puede, literalmente, salvarnos la vida. A esto hay que sumarle el recuento de pasos, kilómetros recorridos y avisos por sedentarismo. Otro de los ejemplos Big Data más claros en este aspecto su aplicación al mundo del deporte. Su objetivo, registrar todo tipo de datos para detectar tanto puntos débiles como fuertes para tener un mayor rendimiento.

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5. Movilidad

¿Quién no ha pedido un taxi o VTC desde el smartphone? Coche que, por cierto, ha llegado en cuestión de minutos y hemos conocido a tiempo real dónde se encuentra y cuánto tardará en recogernos. Ocurre lo mismo con los horarios del transporte público. Y, sobre todo, con las aplicaciones GPS. En este sentido, herramientas como Google Maps o Waze son de gran utilidad. Gracias a la información compartida por millones de usuarios en tiempo real, podemos saber de primera mano si una zona está concurrida, si hay un radar, un accidente o la duración exacta del trayecto hasta llegar a nuestro destino.

En definitiva, estos ejemplos Big Data…

Nos sirven para concienciarnos del poder de los datos. La información sigue siendo el eje fundamental de empresas, instituciones y personas. A través de esta, se pueden optimizar recursos y tener una mayor rentabilidad. Por ello, son primordiales los especialistas en Big Data y Business Intelligence. Sin duda, una de las profesiones más demandadas. En Next International Business School te ayudamos a formarte mediante un claustro docente de primer nivel. Expertos que enseñan de lo que trabajan. ¿Te animas?

Data Transformation: qué es y cómo aplicarla en 5 pasos

Data Transoformation: qué es y cómo aplicarla

La Data Transformation es una de las disciplinas más demandadas para los expertos en Big Data y Business Intelligence. Un mar de datos inunda empresas e instituciones diariamente. Sin embargo, procesarlos puede ser un desafío.

¿Qué es la Data Transformation?

La Data Transformation es el proceso de cambiar o convertir datos de un arreglo o formato específico a otro. Uno de los procesos de transformación de datos más comunes es convertir los datos sin procesar en algo más limpio y adecuado. Otros, incluyen la conversión de tipos de datos, el enriquecimiento de los mismos para beneficiar a una empresa y la eliminación de duplicados.

Con la Data Transformation, las empresas pueden aumentar su eficiencia y sus procesos analíticos al tomar mejores decisiones basadas en datos. Para fines de marketing, este proceso permitirá comparar los datos de varias campañas. Y, por consiguiente, obtendrán mejores soluciones para comercializar su producto. Además, no será necesaria una gran inversión económica.

La transformación de datos se puede clasificar en diferentes categorías:

  • Estructural: en el que la base de datos se reorganiza moviendo, combinando y renombrando columnas.
  • Constructivo: en el que la transformación de datos copia o agrega datos.
  • Destructivo: en el que la transformación conduce a que un sistema elimine ciertos archivos o registros.
  • Estética: en la que la transformación estandariza los datos para cumplir con parámetros o requisitos específicos.

¿Cómo se lleva a cabo una Data Transformation?

Los ingenieros de datos transforman los datos de varias maneras:

  • Scripting: que implica el uso de scripts como Python o SQL. Esto puede tomar mucho tiempo para llevar a cabo, ya que es un proceso manual.
  • On-premise ETL (Extract, Transform, Load): eliminan el arduo trabajo de crear secuencias de comandos de la transformación, ya que automatizan todo el proceso. Estas herramientas generalmente se alojan en los servidores de su empresa, por lo que requieren una amplia experiencia y costes de infraestructura considerables.
  • Cloud-based ETL o las herramientas que están alojadas en la nube: permiten recopilar datos de cualquier fuente en la nube y cargarlos en el almacén de datos. Estas son las herramientas más fáciles de manejar, especialmente para usuarios no técnicos.

Los 5 pasos de la Data Transformation

Fase #1: descubrimiento e interpretación de datos

Lo primero que debes saber es qué tipo de datos tienes y en qué necesitas transformarlos. Determinar objetivos. Conocer el formato de de los datos y el de destino. Luego, haz un mapa de las acciones. Aquí hay algunas preguntas para guiarte:

  • Estructura: ¿Mis datos son tabulares, rasterizados o tridimensionales?
  • Atributos: ¿Hay algún dato que falta actualmente? ¿Hay metadatos complementarios?
  • Transformación: ¿Se registran los datos de manera consistente? ¿Quiero cambiar las unidades en las que se registran ciertas medidas?

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Fase #2: Mapeo de datos

En este fase se establece un plan que identifica qué elementos de los datos se transformarán. Si, por ejemplo, es por razones de compatibilidad, necesitarás conocer las partes de los datos que se deben cambiar y qué se debe dejar intacto.

Además, debes considerar aquellos datos que pueden perderse durante el proceso de transformación. Para ello, haz un plan para saber qué hacer si ocurren estas pérdidas.

Fase # 3: Generación de Código

Para que se complete el proceso de transformación de datos, debes crear un código que ejecutará el trabajo de transformación. Puedes escribir un script o, para simplificar todo el proceso, utilizar una herramienta de transformación de datos.

Durante esta fase, es conveniente identificar los formatos de archivo de datos de entrada y salida dentro de su flujo de trabajo, así como los requisitos del trabajo de transformación de datos. Estos pueden incluir compatibilidad, enriquecimiento, etc.

Fase #4: Ejecución de código

Es el momento de poner el código en acción. Pon a prueba lo que has creado conectando los datos de entrada al flujo de trabajo. Una vez ejecutado, los datos antiguos deben convertirse a la salida deseada.

Fase #5: Revisar los datos

¡No olvides revisar la calidad y precisión de los datos de salida! Asegúrate de que se haya formateado correctamente. En este sentido, crear una lista de problemas es una buena idea. Si es necesario, realice los cambios pertinentes y vuelva a intentarlo.

En definitiva, la Data Transformation…

Es fundamental para que tu organización convierta los datos de varias ubicaciones y formatos en información. Esto te permitirá tomar mejores decisiones respaldadas por datos. Si eres un analista de datos o un ingeniero de datos que busca impulsar su carrera, esta es una gran especialidad. ¿Cómo? En Next International Business School te ayudamos a dominar el complejo mundo del Big Data y el Business Intelligence. Sin duda, es uno de los perfiles más demandados por las empresas. Nuestros innovadores programas te dotarán de las herramientas y técnicas más innovadoras. 

Cómo el Big Data puede hacer crecer tu marca

Data

Dicen que la data es el nuevo petróleo del siglo XXI. Vivimos en un mundo repleto de información en donde esta equivale dinero y crecimiento. En este artículo te contamos cómo las empresas pueden analizar las tendencias de búsqueda y utilizar esos datos para impulsar sus estrategias de crecimiento.

Haz de Google Trends tu amigo

Cuando llegó la crisis sanitaria, Levi Olmstead, director de marketing de 2ndKitchen, duplicó las tendencias de Google. Como había muchas más personas en línea en ese momento, y durante períodos de tiempo más prolongados que los que había habido habitualmente, los volúmenes de búsqueda aumentaron. Esto dio como resultado toneladas de data que esperaban ser extraídos por los especialistas en marketing de contenido.

«Es una gran oportunidad para que las marcas más pequeñas generen conocimiento y utilicen palabras clave y temas muy relevantes para su marca», explicó Olmstead. Utilizando los datos disponibles para ellos, 2ndKitchen se dio cuenta de que necesitaban ayudar a sus clientes a encontrar nuevas formas de llegar, precisamente, a sus respectivos clientes.

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La data como herramientas transformadora

Los datos cambian continuamente. No era posible que las cervecerías y los restaurantes con los que estaban trabajando continuaran como si todo fuera como de costumbre. Si los clientes no podían acudir a sus instalaciones, no podían realizar ventas. La falta de ingresos hundiría el negocio.

Pero con la ayuda de los datos de tendencias de búsqueda, la empresa logró crear contenido que enseñó a su audiencia principal cómo hacer pivotar su negocio para enfocarse más en la entrega.

De forma general la gente estaba desesperada por obtener información. Data no solo sobre el virus, sino también sobre cómo mantenerse a salvo, hacer sus compras y recibir el próximo pago.

Renovar la data: convertir el contenido antiguo en nuevo

Mark Lindquist, estratega de marketing de Mailshake, encontró una nueva forma de llegar al público sin tener que realizar cambios masivos en el modelo de generación de contenido de la empresa.

La empresa actualizó el «contenido de alto tráfico para incluir opt-ins y CTA más naturales». Estas páginas ya estaban recibiendo visitas, pero ya no eran relevantes para una audiencia pandémica.

Actualizadas para reflejar el entorno actual, estas piezas populares pudieron brindar al público los recursos que buscaba en la crisis. Con tantas industrias afectadas negativamente por la pandemia, es imperativo que las empresas busquen nuevas vías para llegar a su audiencia.

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¿Cómo hacerlo? Presta atención a este ejemplo

La industria de viajes se vio enormemente afectada por los bloqueos globales. Las búsquedas relacionadas con viajes cayeron en 2020 durante el mismo período en el que aumentaron en 2019.

Como la gente no podía viajar, no buscaba vuelos. Pero tampoco buscan contenido relacionado con viajes sobre hoteles, equipaje, turismo o los mejores lugares para comer. De manera similar, las palabras de búsqueda locales y dirigidas por la comunidad tampoco estaban obteniendo mucha tracción.

Las personas no buscaban «restaurantes cercanos», «cafeterías cercanas» o «eventos en vivo» porque no podían salir. Las empresas que optimizaban sus estrategias de SEO con estas palabras clave de seguro vieron una disminución de su tráfico.

Por esta razón, analizando la data e investigando palabras clave de SEO puedes descubrir qué términos están aumentando en industrias específicas. Luego puedes encontrar patrones que puedan usarse para determinar nuevas estrategias de crecimiento.

Aquí es donde se le puede dar nueva vida a tu antiguo contenido

En lugar de dejar piezas escritas sobre los mejores lugares para comer en un país o qué museo visitar, las empresas de turismo pueden actualizar ese contenido para atraer a la audiencia en línea, por seguir con el ejemplo de las empresas de viajes.

Reutiliza el contenido escrito como videos, infografías, recorridos virtuales o datos divertidos para compartir en las redes sociales. También puedes utilizar encuestas para preguntarle a tu audiencia qué tipo de información estás buscando.

Es importante recordar que es posible que los promedios de volumen de palabras clave en los que confiabas para crear contenido ya no sean relevantes. Ajusta lo que tienes a las necesidades del momento: actualiza el contenido con el que deseas rankear en Google para lo que tus clientes buscan ahora.

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Generar contenido nuevo

Actualizar las piezas existentes es una excelente manera de hacer que el contenido antiguo se sienta nuevo otra vez. Pero eso no significa que dejes de crear contenido nuevo por completo.

Pero cuando la situación es tan volátil, ¿Cómo se diseña contenido que llegue a tu audiencia y mejore activamente las ventas? Según Amanda Milligan, directora de marketing de Fractl, ahora es el momento de realizar cambios en las estrategias de marketing de contenidos.

Como mencionamos anteriormente, los datos de tendencias de búsqueda demuestran que el interés dentro de las industrias está cambiando. Los especialistas en marketing deben analizar estos cambios para encontrar nuevos nichos para desarrollar contenido.

Pero no puedes cambiar a nuevas estrategias a menos que tengas los datos correctos. Si bien hemos explicado qué datos puedes buscar, lo que también necesitas saber es qué inferir de esos datos.

El objetivo de las estrategias de marketing de crecimiento en el futuro cercano debe centrarse en encontrar alternativas a los términos de búsqueda que funcionaron en el pasado. Un mapa mental es un recurso excelente para describir estos nuevos términos de búsqueda y encontrar más conexiones entre ellos.

Conclusión sobre la data aplicada a la marca

El análisis de datos de palabras clave de SEO no solo te indica qué tendencias están surgiendo en tu mercado, sino que también te muestra cómo puedes crear o adaptar contenido para ese mercado.

Lejos de reducir los esfuerzos, el período de la pandemia ha demostrado cómo el acercamiento puede ayudarte a crecer mientras esta situación permanezca en nuestras vidas. Ya veremos más adelante cómo será el futuro post-covid-19.

Alinea tus estrategias de marketing de contenido con las necesidades del mundo tal como está ahora y podrás incursionar en nuevas áreas. Esto, a su vez, impulsará tu tráfico, alcanzará y generará ventas desde nuevas vías.

Por ejemplo, tras el inicio de la pandemia, Venngage, un programa que sirve desde crear organigrama online hasta infografías, pudo utilizar las tendencias y unir sus esfuerzos de marketing de contenido SEO para diseñar imágenes populares como parte de las estrategias de contenido.

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La data driven company y la tiranía del dato en finanzas

Data Driven

Un peligro que nos acecha es el data driven y la denominada tiranía del dato. Medir es consustancial al género humano quien trata de aplicarlo en todas sus actuaciones. También en la ciencia, la técnica, el comercio y… la empresa según Luis Pasteur una ciencia es tan madura como sus herramientas de medición. Pero a la vez, la primera cosa que sorprende de la información de finanzas es que uno recibe demasiada… y mucha de ella es irrelevante.

La intuición no basta para gestionar

Incluso, aunque se base en la experiencia y el conocimiento del experto. Supongamos, como planteó el matemático Saaty, que se ajusta un cinturón alrededor de un meridiano de la Tierra. Luego se alarga 10 metros de forma que, como si levitase, mantuviese la misma distancia con la superficie en todos sus puntos. Surgiría así una holgura entre el cinturón y cualquier punto del meridiano por la que podría pasar un ser vivo. Por intuición, apenas sería poco mayor que un microbio bebé. Pero según confirma un cálculo sencillo, hasta un ser humano adulto podría pasar erguido. La intuición de un experto es siempre relevante, pero puede fallar, lo que exige reforzarla con datos y medidas tangibles.

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La amenaza de la parálisis por el análisis

Hace muchos años se acuñó esta expresión para cuestionar el estudio excesivo de las decisiones porque conduce a la pasividad. En el libro ya clásico En busca de la excelencia se destaca el énfasis en la acción como un principio importante de la gestión empresarial. Ahora, con las nuevas herramientas digitales y el Big data se corre el peligro de que el exceso de análisis y búsqueda de patrones ralentice la acción en un entorno que cada vez exige más rapidez. Además, se puede disponer de muchos datos y de potentes instrumentos de cálculo y algoritmos, pero al final el analista solo cuenta con sus competencias para plantear los problemas.   

La empresa data driven

Incluso cabe la posibilidad de la empresa gobernada por el Big data, en la que las ideas y su contraste, la experiencia del gestor o su intuición queden sometidos al data driven. Pero prevenir sucesos extremos en la empresa como una caída fuerte del mercado, un crecimiento excesivo o un endeudamiento exagerado precisa más de reflexión que de análisis de datos. Seguro que prever el Covid-19 hubiese precisado más de reflexión que de Big data

Medir lo que se puede medir y hacer medible lo que no lo sea

Nos dijo Galileo. Desde hace tiempo se repite que el dato es el nuevo petróleo del siglo XXI. Que representa para la sociedad digital lo que ese hidrocarburo es para la economía industrial. Incluso se propone un nuevo puesto en la empresa: el CMO (chief measurement officer). Quizá porque los números cantan, surge con fuerza la figura del data scientist, encargado de extraer conocimiento del Big data para desvelar sus patrones de comportamiento.

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La obsesión por medir

Este fundamentalismo nace del deseo de certeza, del temor a lo abstracto frente a la seguridad del número y conduce a marginar lo que no se puede contar. Los datos no siempre son objetivos porque se sesgan en su captura y en su interpretación. Advertía Ramón y Cajal que había que poner …la misma diligencia en buscar los hechos contrarios a nuestra hipótesis que los que puedan favorecerla.

Es falso que solo lo que se puede medir se puede gestionar

Quizá tampoco sea cierto, como afirmaban los pitagóricos, que no exista lo que carece de número. No todo es data driven. Un ejemplo del afán por medir lo ofrece un autor de ficción: …para comprender la poesía y determinar la calidad del poema proponía anotar su perfección… en la línea horizontal de un gráfico y su importancia en la vertical. El área así formada por el poema mediría su valor. Medir ayuda mucho a gestionar, pero el sentido común, el talento, la iniciativa, la capacidad para decidir, el liderazgo, la sabiduría (no la erudición) son ejemplos de lo difícil que es intentar cuantificar todo. La alegría, el pensamiento y los favores no se pesan. Newton afirmaba que podía medir el movimiento de los cuerpos, pero no la estupidez humana. Por ello, es preciso combinar los números con las ideas. Razonar y gestionar precisa más voluntad y esfuerzo por comprender que hacer cálculos.

El peligro de los datos nace de sus limitaciones porque…

  • Favorecen gestionar solo lo que se mide y desatender lo que no se puede medir, es difícil de hacer o nunca se ha medido.
  • Pueden confundir porque el número tiende a ser relevante por sí mismo, por la tangibilidad que brinda y por su aparente precisión. Sin embargo, esa imagen de exactitud le puede otorgar un estatus indebido si no mide lo que se pretende o lo hace erróneamente. 
  • Se pueden manipular. Si se pretende dar una buena imagen de las finanzas de la empresa es posible resaltar los indicadores favorables y ocultar los adversos. 
  • Pueden provocar actuaciones erróneas. Por ejemplo, para lograr la puntualidad del servicio una empresa de autobuses puede no respetar el tiempo de descanso del conductor o forzarle a que vaya a una velocidad excesiva.
  • Envían a veces mensajes confusos. Que un competidor vaya mal puede deberse a sus problemas internos o a que todo el sector va mal. 

El Big data y la información que proporciona son muy valiosos, pero han de complementarse con la reflexión porque las situaciones en la empresa son complejas y raramente se expresan solo con números. Menos aún, se resuelven por cálculo, como un ejercicio de solución única. Además, los datos y los algoritmos que alimentan pueden provocar decisiones tajantes e incluso inhumanas.

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Dr. Juan Pérez-Carballo
Director del Máster en Finanzas de Next IBS, acreditado por la Comisión Nacional del
Mercado de Valores español.
Director del Curso de Control de Gestión para el acceso al Registro de business
controllers acreditados por el Colegio de Economistas de Madrid.

Carme Artigas: “Un tercio de los fondos europeos irán a la transformación digital de España”

Foro Next con Carme Artigas, Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial

La Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial aseguró en Next Educación que “necesitamos 20 mil especialistas tecnológicos más en tres años”

Carme Artigas, Secretaria de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, en un coloquio con el periodista y presidente de Next Educación, Manuel Campo Vidal, afirmó que “España es el país que más fondos de recuperación europeos va a dedicar a la transformación digital. Hasta un 33%” porque “la palanca de la transformación digital, junto a la palanca ecológica, son claves para la transformación estructural del país”. (Ver el Foro en formacion.nexteducacion.com).

Insistió en la educación digital como motor de empleo: “La incorporación de la inteligencia artificial va a generar millones de puestos de trabajo de calidad en Europa”. “El mercado necesita nuevos profesionales avanzados gracias a proyectos de educación como el de Next Educación”

Los fondos europeos son digitales

Manuel Campo Vidal le planteó que existe una “gran esperanza” con los fondos europeos porque “este país llegó 50 años tarde a la revolución industrial y no quiere acceder unas décadas más tarde a la digitalización”. La Secretaria de Estado aseguró que “se ha multiplicado por diez el presupuesto”. Durante el pasado año contaron con un presupuesto de 300 millones de euros. En este, 3.069 millones. Para aquellos que dudan en qué va a gastarse el dinero el Gobierno de España, Carme Artigas sentenció que “está perfectamente claro en los Presupuestos Generales del Estado: nuestra hoja de ruta es el Plan España Digital 2025”.

La digitalización exige profesionales

España, y Europa en general, requieren de expertos en competencias digitales avanzadas y específicas. “Se necesitan expertos en big data, ciberseguridad, inteligencia artificial, tecnologías del lenguaje, interpretación de datos, etc. Como mínimo 20 mil especialistas más en menos de 3 años”.

En este sentido, insistió en que “puede existir la paradoja de tener 2 millones de puestos de trabajo vacantes que no podemos cubrir porque ese talento digital no está en España”

Una de las medidas fundamentales para combatirlo es la creación de una Red Académica de Centros de Excelencia en Inteligencia Artificial que tengan capacidad de impartir posgrados en cualquier parte del mundo.

Contribución digital al PIB español

La estructura que compone el Producto Interior Bruto de España y la dependencia de algunos sectores ha sido cuestionado a lo largo de esta pandemia. A día de hoy, “la economía digital está contribuyendo el 19% del PIB español”. En otras palabras, es el segundo sector que más aporta, solo por detrás de la construcción. “El reto que tiene España es cambiar la composición de su PIB: pasar de este 20% al 40% en el año 2030”, afirmó la Secretaria.

Es un objetivo transversal del que no se salva ningún ministerio. “Este es el primer Gobierno de España que se toma en serio lo digital porque afecta a todos los ministerios”.

La pandemia y la aceleración digital

La crisis sanitaria, seguida del confinamiento, ha supuesto una aceleración digital en todos los ámbitos. Varias empresas dedicadas al textil han incrementado en un 70% las ventas online. De estos ingresos, “las pequeñas y medianas empresas tan solo han captado un 9%”. Por ello, la Secretaria de Estado afirmó que “hay que favorecer la digitalización a un millón y medio de PYMES”. Es decir, casi la mitad de las que operan en España actualmente. 

Pero también otra cara de la realidad: “700 mil hogares no podían conectarse a las clases online. La tecnología es el reflejo de la sociedad”.

Por otro lado, Carme Artigas recalcó la solvencia de las infraestructuras españolas. “España es el único país del mundo donde no ha caído Netflix durante la pandemia”. Ni Netflix, ni la administración digital.

España, líder en humanismo tecnológico

Según la Secretaria, España lidera el humanismo tecnológico. “Hemos sido el primer país que ha hecho una carta de derechos digitales a la ciudadanía”. Y proponen dos derechos inéditos hasta el momento: los vinculados a la inteligencia artificial y los relacionados con la neurotecnología.

En este sentido, Artigas recalcó que la apuesta de España por el coche eléctrico confirma la “valentía y la necesidad de  capacidades propias de desarrollo en una industria tan potente como la automóvil”.

Como muestra de la relevancia del Gobierno en el ámbito digital, Carme Artigas destacó dos apuestas de país. En primer lugar, el Plan Nacional de Lenguaje Natural para que España sea líder mundial en inteligencia artificial en lengua española. En segundo, el Plan Nacional de Algoritmos Verdes, con el objetivo de liderar el desarrollo de inteligencia artificial eficiente energéticamente por diseño.

La mujer y la España Despoblada en la sociedad digital

“No puede ser que en España haya un solo pueblo que no tenga banda ancha. Esto se va a cubrir antes de 2025”. Respecto a esta cuestión, hizo hincapié en la educación digital. “Tenemos que conseguir que el 80% de españoles tengan competencias digitales básicas”. Y en el “clave” papel de la mujer en esta nueva sociedad digital. “Si solo tenemos un 20% de presencia en el mundo tecnológico, solo tendremos un 20% de influencia en el mundo que estamos diseñando”, sentenció Artigas. 

En Next International Business School apostamos por la formación de profesionales en áreas innovadoras estrechamente relacionadas con la digitalización y las nuevas tecnologías. El Master in Big Data & Business Intelligence; Master in Cybersecurity; Máster en Economía Verde; Máster en Comunicación Corporativa y Marketing Digital; Máster en Dirección Financiera; o Máster en Marketing e Inteligencia Turística son un ejemplo de ello. 

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¿Cuáles son las principales herramientas de Big Data?

Son muchas y variadas las herramientas de Big Data que se utilizan hoy en día.

Te contamos en este post qué herramientas de Big Data se están utilizando actualmente en el desarrollo de esta tecnología y que tienen como objetivo transformar los datos en conocimiento útil para las empresas.

Las tecnologías y las herramientas de Big Data que se habían utilizado hasta ahora han quedado prácticamente obsoletos ante las nuevas necesidades del sector. Por ese motivo, se han desarrollado nuevas técnicas capaces de procesar los datos generados por las empresas con los que se produce, en tiempo real, información útil y ordenada para las entidades. Estas son algunas de las más utilizadas:

  1. Hadoop: es una de las herramientas más habituales a la hora de procesar datos ya que es capaz de gestionar y analizar grandes volúmenes de información que después será de gran utilidad. Es imprescindible para el análisis de datos en tiempo real y al ser la gran primera plataforma que salió a la luz sirve como modelo para las demás.
  2. Apache Storm: permite analizar los flujos constantes de información con gran rapidez. Es capaz de procesar millones de datos en cuestión de segundos y las empresas utilizan esta herramienta para obtener la información que se genera en las redes sociales o para conocer cómo los usuarios están utilizando los servicios que ofrece la empresa.
  3. Python: su principal ventaja es que está destinada a cualquier usuario con nociones mínimas de informática. Es una herramienta muy eficiente porque en torno a ella se crea una gran comunidad de usuarios, aunque su principal inconveniente es que el proceso de ejecución es más lento que el de otros programas similares.
  4. Elasticsearch: este sistema procesa grandes cantidades de datos a gran escala en tiempo real y con información de cualquier tipo. Además, ayuda a entender mejor los datos mediante diversos tipos de gráficos que evolucionan en tiempo real, usando aquellos que mejor se adapten para encontrar las respuestas a las preguntas que se plantean.
  5. Apache Spark: es un motor de procesamiento de datos de código abierto que funciona con gran rapidez. Se considera el primer software open source que hace la programación distribuida muy accesible a los científicos de datos. Se pueden programar aplicaciones usando diferentes lenguajes como Java, Scala, Python o R.
  6. MongoDB: pertenece a las bases de datos NoSQL y está orientada a entornos que requieren escalabilidad. Se está convirtiendo en una alternativa para almacenar los datos de las aplicaciones de los usuarios.

Además de estas herramientas también se podrían mencionar sistemas como Apache Flink, Presto, Apache HBase, Apache Cassandra o Apache Kudu.

Si quieres saber más sobre Big Data, quizás te interese el Master in Big Data & Business Intelligence de Next IBS.

¿Cuáles son los beneficios del Business Intelligence o la Inteligencia de Negocios?

Beneficios del Business Intelligence

Ya te contamos en un artículo anterior en qué consistía la Inteligencia Empresarial, una herramienta que permite a las compañías tomar mejores decisiones gracias a la analítica de datos. En este post repasamos los beneficios del Business Intelligence.

«Toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones». Con estas palabras Logicalis define el Business Intelligence, una herramienta para la que es necesario el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil, y la divulgación de esa información.

Esta herramienta, que está transformando el mundo de la empresa, ofrece multitud de beneficios:

  1. Aumenta las ventas. Este es el principal objetivo de las entidades, y la Inteligencia de Negocios puede ser un gran instrumento para alcanzarlo. Renovar la cartelería del local para hacer visibles sectores que los clientes no tienen en cuenta en su recorrido habitual, pueden dar beneficios económicos.
  2. Reduce los gastos. Si, por ejemplo, se instala un contador de personas en la puerta de una tienda, el dueño podrá saber objetivamente cuánto personal es necesario para cada franja del día. Así podrá optimizar sus recursos humanos en función de las necesidades.
  3. Ayuda a establecer metas realistas. Con los datos que se tienen del local y al compararlos también con datos actuales e históricos de tiendas de la misma categoría y/o región geográfica, pueden establecerse metas y proyecciones posibles de alcanzar.
  4. Permite conocer patrones de comportamiento de los clientes. La inteligencia de negocios brinda la posibilidad de conocer diversos aspectos de los clientes como cuáles son aquellos estantes en los que estos se fijan más o los horarios en los que prefieren hacer sus compras.
  5. Acelera el tiempo de análisis. Las herramientas del Business Intelligence no solo deben incluir recopiladores de datos, sino también un software automatizado que los analice y los interprete. Tener toda la información en una plataforma centralizada lleva a aumentar la eficiencia.
  6. Mejora el control sobre las áreas funcionales de la empresa, de las de producción hasta el marketing o el servicio de venta. El campo de la información a obtener y analizar es muy amplio y, por eso, el hecho de tenerla centralizada para cruzarla, analizarla y tomar decisiones constituye un gran beneficio, no solo en  el tiempo, sino también en los costos.

Para almacenar y compartir todos los datos recogidos y analizados entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes. Beneficios del Business Intelligence

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Educación, negocios…: diez aplicaciones del Big Data

Aplicaciones del Big Data

Recientemente en un artículo hablábamos del gran número de posibilidades que la analítica de datos ofrece al sector del Turismo. En este post, vamos a repasar algunas aplicaciones del Big Data en otras muchas áreas.

Los beneficios del Data Science no dejan de crecer y cada vez son más los sectores económicos que se suman a la aplicación de esta tecnología para optimizar los recursos y mejorar resultados. El almacenamiento de información más útil y acertada, una mejor segmentación del mercado y de los clientes, y la generación transparente de datos son solo algunas de las ventajas que ofrece esta herramienta.

Muchas organizaciones públicas y privadas son conscientes de ello y ya han puesto en marcha iniciativas y proyectos vinculados con esta tecnología. Así, las aplicaciones del Big Data no dejan de crecer en sectores tan distintos como la educación, medicina o el deporte. Veamos algunas de ellas:

  1. Turismo: el Big Data ofrece numerosas ventajas que adaptan los servicios turísticos a los nuevos tiempos. La información en tiempo real sobre los usuarios, sus movimientos y sus preferencias son algunas de ellas. Esto permite ofrecer un servicio personalizado según los gustos y necesidades de los turistas. Si quieres saber más sobre Destinos Turísticos Inteligentes pincha aquí.
  2. Negocios: las industrias pueden redefinirse y sumar valor a la oferta de productos que ofrecen gracias al análisis de datos. Esto permite a los empresarios establecer mejor quiénes son sus clientes potenciales y fidelizar los que ya tienen.
  3. Educación: el aprovechamiento de los datos en el área formativa permite personalizar el proceso de aprendizaje de los alumnos en los centros de educación gracias al análisis de la información que estos generan. Entre sus usos concretos podemos mencionar la facilidad para detectar el plagio a la hora de investigar o la detección de casos de abandono escolar.
  4. Deporte: entrenadores y deportistas pueden encontrar en el Big Data una oportunidad para mejorar la toma de decisiones en tiempo real. En el mundo del fútbol, por ejemplo, esta herramienta ya se ha convertido en el jugador número once de muchos equipos.
  5. Política: los partidos políticos invierten cada vez más dinero en el análisis de datos porque de esta forma pueden conocer mejor en qué regiones tienen más posibilidades de obtener el voto de los ciudadanos o a qué segmento de la población dirigir sus campañas online.
  6. Medicina: el desafío tecnológico al que se enfrenta este sector recibe con los brazos abiertos el Big Data, que permite manejar los grandes volúmenes de datos generados en esta disciplina y sacar partido de ellos. En boga está el estudio del material genético de los organismos que permitiría prever futuras enfermedades.
  7. Urbanismo y arquitectura: el Data Science permite mejorar la habitabilidad de las ciudades y su eficiencia atendiendo la información que los ciudadanos generan en el día a día. Uno de los retos en este campo es la creación de Smart Cities o ciudades inteligentes.
  8. Transporte: la analítica de datos en el sector de la movilidad facilita la gestión y regulación del área. Con ella, se optimizan los tiempos en el transporte o se disminuye el impacto medioambiental, entre otros beneficios.
  9. Ciencia e investigación: los motores de búsqueda con algoritmos de inteligencia artificial mejoran la búsqueda y selección de datos científicos. De esta forma, facilitan el trabajo de los investigadores, que ganan tiempo y productividad.
  10. Comunicaciones: algunas compañías telefónicas utilizan los datos generados por su clientes (tiempo de las llamadas, horarios concretos o la cobertura de las redes) para hacer campañas y promocionar paquetes especiales para los usuarios, ofreciéndoles un servicio específico según sus necesidades).

¿Quieres formarte en analítica de datos? Quizás te interese el Master in Big Data & Business Intelligente de Next IBS.

¿Qué es Business Intelligence y qué ventajas tiene?

La inteligencia empresarial aprovecha el Big Data para obtener múltiples beneficios.

Big Data e Inteligencia Empresarial son dos términos vinculados que hacen referencia al uso de datos en una empresa para facilitar la toma de decisiones. Pero, ¿qué es Business Intelligence exactamente?

¿Qué es la Inteligencia Empresarial? Según Logicalis, este término hace referencia a toda aquella información estratégica y analítica que una empresa predice y monitorea para facilitar la toma de decisiones. En el pasado, la inteligencia en los negocios solo se utilizaba para explicar y comprender, pero pronto los empresarios se dieron cuenta de que ofrecía múltiples ventajas.

De esta forma, la Inteligencia Empresarial se convirtió en una herramienta habitual en las empresas que se utilizaba para maximizar sus resultados y, actualmente, el análisis de datos, gracias también al desarrollo del Big Data, permite gestionar tanto los datos que han sido almacenados en años  pasados como los que se generan en tiempo real.

Las empresas aumentan así sus capacidades predictivas, lo que es un reflejo del aumento de la confianza en los datos y de la evolución de las capacidades de automatización. Este sistema aporta toda la información necesaria, identificando tendencias dentro del conjunto de datos que hay almacenados en las organizaciones.

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Además, la Inteligencia Empresarial reduce la cantidad de tiempo que implica buscar grandes cantidades de información en todas las bases de datos de las que disponen. Esto permite que todos los datos provengan de una única fuente a la que se puede acceder desde diferentes puntos aumentando la productividad y mejorando la precisión y la utilidad de los mismos.

Por otra parte, gestionar un negocio utilizando la Inteligencia Empresarial ofrece la ventaja de que los datos útiles son precisos y pueden aportar tendencias y previsiones que ayuden a los trabajadores a tomar decisiones más beneficiosas para la empresa. Las estimaciones y las conjeturas desaparecen mientras que se detectan oportunidades que pueden dar paso a la planificación de un futuro exitoso.

El proceso de Inteligencia Empresarial implica, por tanto, el análisis de datos, la integración de información empresarial relevante y útil en una empresa y la divulgación de esa información para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones basándose en datos precisos y mejores.

Para almacenar y compartir esos datos entre los miembros de una organización se suelen utilizar Centros de Inteligencia Empresarial, que son espacios creados específicamente para contenido de Business Intelligence. La información se suele organizar en listas y bibliotecas virtuales que contienen todos los documentos de Excel o de otro tipo de informes.

Empresas que han encontrado en el Big Data una oportunidad para crecer

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La analítica de datos se ha convertido en un elemento clave para las empresas, ya que les permite innovar y ofrecer un producto más personalizado. Repasamos varias entidades que utilizan el Big Data como herramienta para crecer y destacar entre la competencia.

El uso del Big Data se ha generalizado en muchas empresas e instituciones, que han encontrado en esta tecnología un instrumento para mejorar como negocio. Un 18% de las compañías ya se ha embarcado en algún proyecto y un 36% está en proceso, mientras que el 38% que prevé implantar proyectos de esta tipología a largo plazo, según Penteo

Una de las organizaciones que ya ha visto cómo el Big Data puede tener un impacto positivo es Telefónica. En esta entidad española, el análisis del Big Data se hace a través de grandes cantidades de datos anónimos y encriptados que se recopilan a partir de los registros del tráfico en las antenas de telefonía móvil, manteniendo siempre el anonimato y respetando en todo momento la privacidad.

En este sentido, las empresas deben tener en cuenta, a la hora de desarrollar proyectos de minería de datos, el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea, que entró en vigor el 25 de mayo del pasado año. Según esta legislación, cada sujeto tiene que autorizar de forma explícita el propósito del procesamiento a la hora de ceder sus datos.

Por otro lado, Iberdrola puso en marcha en 2015 el desarrollo de una solución avanzada para administrar los grandes volúmenes de información que se generan cada hora en sus redes. De esta forma, la empresa eléctrica puede, entre otras cosas, planificar, evaluar y controlar el consumo eléctrico y, por tanto, reducir los costes energéticos y las emisiones contaminantes.

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También los grandes bancos españoles como Santander, BBVA o CaixaBank han visto en el Big Data una oportunidad para mejorar su rentabilidad y ofrecer un mejor servicio a sus clientes. Mientras el primer banco ha desarrollado la plataforma Santander Analytics, el segundo ha puesto en marcha BBVA Data & Analytics. En el último caso, la entidad se asoció con Oracle para desarrollar una única plataforma en la que se almacenan todos los datos del banco.

En la industria textil, Inditex está desarrollando nuevas estrategias para analizar y adelantarse a las necesidades de los consumidores y mejorar la experiencia de compra para frenar el avance y competir con otros gigantes online como Amazon, todo ello a través del Big Data.